After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
अर्थपूर्ण और आकर्षक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, एक डेटा साइंटिस्ट के रूप में आपके स्किलसेट का एक अहम हिस्सा है। यह कोर्स, R में डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की श्रृंखला का पहला ट्यूटोरियल, आपको अच्छी विज़ुअलाइज़ेशन के सिद्धांतों और ggplot2 पैकेज में लागू किए गए ग्रामर ऑफ ग्राफ़िक्स के प्लॉटिंग कॉन्सेप्ट से परिचित कराता है। ggplot2, R में लचीले और प्रोफेशनल प्लॉट्स के लिए पसंदीदा टूल बन चुका है। यहाँ, हम एक प्लॉट बनाने की पहली तीन जरूरी लेयर्स—Data, Aesthetics और Geometries—का अध्ययन करेंगे। कोर्स के अंत तक आप जटिल खोजपरक (exploratory) प्लॉट्स बना पाएँगे।वीडियो में लाइव ट्रांस्क्रिप्ट हैं जिन्हें आप वीडियो के बॉटम-लेफ़्ट में "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं।
कोर्स का ग्लॉसरी दाएँ तरफ़ resources सेक्शन में उपलब्ध है।
CPE क्रेडिट्स प्राप्त करने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और qualified assessment में 70% स्कोर हासिल करना होगा। आप दाईं ओर CPE credits कॉलआउट पर क्लिक करके assessment तक जा सकते हैं।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
परिचय
इस अध्याय में हम आपको R के साथ अर्थपूर्ण विज़ुअलाइज़ेशन विकसित करने की सही सोच में लाएँगे। आप समझेंगे कि संचार के एक टूल के रूप में, विज़ुअलाइज़ेशन बनाते समय आपको सबसे पहले अपने ऑडियंस के बारे में सोचना होता है। आपको ggplot2 की बुनियादी बातें भी जानने को मिलेंगी—7 अलग-अलग व्याकरणिक तत्व (लेयर्स) और aesthetic mappings।
- परिचय50 XP
- Explore और Explain50 XP
- अपना पहला प्लॉट बनाना100 XP
- डेटा कॉलम के टाइप प्लॉट के टाइप पर असर डालते हैं100 XP
- Grammar of Graphics50 XP
- Aesthetics से data columns को मैप करना100 XP
- वैरिएबल्स को समझना50 XP
- ggplot2 लेयर्स50 XP
- जियोमेट्रीज़ जोड़ना100 XP
- एक geom बदलना या सभी geoms बदलना100 XP
- प्लॉट्स को वैरिएबल्स के रूप में सेव करना100 XP
2
Aesthetics
Aesthetic mappings, ग्रामर ऑफ ग्राफ़िक्स के प्लॉटिंग कॉन्सेप्ट की आधारशिला हैं। यहीं असली काम होता है—सतत (continuous) और श्रेणीबद्ध (categorical) डेटा को विज़ुअल स्केल्स में बदलना, जो बहुत कम समय में बड़ी मात्रा में जानकारी तक पहुँच देते हैं। इस अध्याय में आप सीखेंगे कि अपने डेटा के लिए सबसे उपयुक्त aesthetic mappings कैसे चुनें।
3
Geometries
किसी प्लॉट की geometry यह तय करती है कि कौन-से विज़ुअल तत्व इस्तेमाल होंगे। इस अध्याय में, हम आपको उन geometries से परिचित कराएँगे जो तीन सबसे आम प्लॉट प्रकारों—scatter plots, bar charts और line plots—में उपयोग होती हैं। हम इन प्लॉट्स को बनाने के कई अलग-अलग तरीकों को भी देखेंगे।
4
Themes
इस अध्याय में हम समझेंगे कि आपके डेटा की संरचना को जानना, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन को कहीं आसान बना देता है। साथ ही, अब समय है अपने प्लॉट्स को सुसज्जित करने का। यह डेटा विज़ प्रक्रिया का आख़िरी चरण है। Themes लेयर आपको सीधे R में प्रकाशन-स्तरीय (publication quality) प्लॉट्स बनाने में सक्षम बनाएगी। अगले कोर्स में हम कुछ अतिरिक्त लेयर्स देखेंगे ताकि आप अपने प्लॉट्स में और वैरिएबल जोड़ सकें।
R
ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
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